欺诈识别 识别信用卡上的欺诈交易。 想象一下，站在杂货店的结帐柜台后排成一排，您的收银员却很安静地宣布您的卡已被拒绝。 在这一刻，您可能没有考虑决定命运的数据科学。 不好意思，并且确定您有足够的资金来支付为您的50个最亲密的朋友举办一场史诗般的玉米片派对所需要的一切，您可以再次尝试购买卡片。 结果相同。 当您离开并允许收银员照看下一位客户时，您会从银行收到一条短信。 “如果您真的想在切达干酪上花费500美元，请按1。” 虽然目前可能很麻烦（并且常常令人尴尬），但这种防欺诈系统实际上每年为消费者节省了数百万美元。 IEEE计算智能协会（IEEE-CIS）的研究人员希望改善这一数字，同时也要改善客户体验。 通过更高准确性的欺诈检测，您可以轻松处理芯片。 IEEE-CIS跨各种AI和机器学习领域工作，包括深度神经网络，模糊系统，进化计算和群体智能。 今天，他们与全球领先的支付服务公司Ve

Javascript中数据流的异常值检测 这是用于预测数据集中异常值的多元正态分布模型的实现。 有两种数据要么是异常值，要么是正常数据。 假设正态数据已生成高斯分布。 我们选择一个阈值是指截断尾部形状。 该算法是对称的，因此它可以考虑异常值的两个极端（高和低）。 阈值的值可以通过训练对测试数据集执行交叉验证来估计。 这个库是使用 syvester.js 库构建的。 包中的 html 文件显示了它在实践中的使用方式。 但是，index1.html 示例中的演示适用于 3 维数据。 这可以通过修改 outlier.js 中的 mergeArrays 方法来更新。 这是因为我们正在附加批量数据，并且几行代码调整将使其适用于任意数量的维度。 该算法遵循从不混合训练集和测试集的原则。 我们需要设置分类器来开始这个过程。 该数据不作为训练集，下一批数据将被馈送到分类器。 在训练集上获得协方差矩

Singularity detection and processing with wavelets

在vc6.0下实现，并提供有实现meanshift图像分割的matlab接口，内附说明文档，可根据文档，按自己的需要调试接口

反射衣服检测和数据集yolov5 施工人员穿戴检测yolov5 作者是雷雷 yolov5 detect qq群（已满）：980489677 yolov5检测qq2群：710514100 数据集下载链接详见说明-请参阅有关数据集下载链接的说明！ 演示 数据标签工具 其他

田纳西州伊士曼（Tennessee Eastman）使用深度学习进行过程故障检测 数据集： 参考： 工业系统中的故障检测与诊断 深基于卷积神经网络模型的化工过程故障诊断的伍皓，赵劲松-

ssd-text_detection, 一种改进的文本检测SSD模型 ssd文本检测：文本检测器这是一种用于文本检测的改进的SSD模型。高速cnn相比，SSD更快。 在我的expriment中，SSD对于每个图像只需要 0.05秒。免责声明这是 mxnet SSD的一个实现。 官方知识库在这里是可用

SVM分类检测（Python2.7） HoG，PCA，PSO，硬负开采，滑动窗口，NMS 最好的检测方法是： HoG（功能）-> PCA（较少功能）+ PSO（最佳C＆gamma）->原点SVM-> HNM（更多功能）->更好的SVM-> SW-> NMS（bbox回归） 对不起，我很懒惰。 我认为我应该澄清该程序的步骤。 提取HoG功能（脚本1） 训练PSO的初始模型（脚本2） 进行pca和pso以获得更好的参数C和伽玛（脚本6） 使用no-pca功能和最佳参数来训练第二个模型（脚本2） 为了提高精度，请使用第二个模型进行hnm并获得最终模型（脚本7） 最后，选择您要进行定位的算法（脚本8或9或10） PS： 我使用pca的原因是为了加快pso的速度。 老实说，pso真的很慢。 对于第4步，您也可以使用由pca处理的功能，但是我强烈建议您尽可能保留更多功能。

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Single-Image Shadow Detection and Removal using Paired Regions 一篇cvpr2011年的去阴影文章，很新很牛逼